Indexation d'annotations vocales dans un contexte de gestion documentaire

摘要

L'indexation des documents multimédia suscite actuellement un grand intérêt tant sur le plan expérimental que théorique. En particulier, la détection de mots clés dans des fichiers sonores est un secteur en pleine croissance. Cependant, malgré les progrès réalisés dans le domaine de l'indexation vocale, il reste beaucoup à faire notamment pour la recherche de mots clés dans la parole spontanée.ududLe travail qu'on présente dans ce manuscrit s'inscrit dans le cadre de l'indexation d'annotations vocales dans un contexte de gestion documentaire. Tout d'abord, on présentera quelques systèmes de recoimaissance automatique de la parole. En se basant sur des critères précis, on a identifié deux moteurs de reconnaissance automatique de la parole qui ont fait l'objet de nos expérimentations.ududEnsuite, on proposera un système de détection de mots clés dans les annotations vocales. Ce dernier sera basé sur les deux moteurs de reconnaissance automatique de la parole qu'on a choisi, à savoir le moteur de Dragon NaturallySpeaking et celui de Microsoft.ududPour tester les performances des deux systèmes, on a construit un corpus d'annotations vocales. L'évaluation des performances de transcription a été réalisée en se basant sur le taux de mot correct et le taux de précision. D'autre part, l'évaluation des performances d'indexation a été réalisée en se basant sur les courbes ROC et les taux de rappel et de précision.ududLes meilleurs résultats ont été observés avec le moteur de reconnaissance de Microsoft pour le profil sans apprentissage. Alors que pour le profil entraîné, le moteur de Dragon présente les meilleures performances. Afin d'améliorer les performances, on propose d'entraîner le modèle de langage avec un grand corpus de texte d'annotations écrites.